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本发明涉及自然语言序列标注技术领域,公开了一种基于深度神经网络的信息抽取方法,BERT‑BiLSTM‑CRF模型能够解决信息抽取任务中存在的一词多义与同物异名问题,以及信息抽取任务中存在的待抽取信息长短不统一和待抽取信息有错别字、描述简短等问题,通过批量过采样的方式增加批量中少数类样本信息的数量,使得模型在训练的过程中可以有效学习到少数类样本信息的特征,从而在一定程度上解决数据类别分布不均衡的问题,使得少数类样本信息的抽取效果有显著提升。
📄 2022107191396 📂 G06F40_216 👤 成都信息工程大学 📅 2022-06-23
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发明 已授权

一种基于深度神经网络的信息抽取方法

2022107191396 · 成都信息工程大学
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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
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交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年